Mission Blue Voyage
Daniel Pauly: The ocean's shifting baseline
Daniel Pauly: Alterarea bio-sistemelor de referință ale oceanului
Filmed:
Readability: 3.8
254,411 views
Oceanul s-a degradat pe parcursul vieții noastre, după cum o arată diminuarea dimensiunii medii a peștilor. Totuși, așa cum explică Daniel Pauly pe scenă la Mission Blue, de fiecare dată când starea de referință regresează, o renumim noua „normalitate”. În ce punct vom înceta să mai facem ajustări în minus?
Daniel Pauly - Fisheries biologist
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean. Full bio
Daniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'm going to speak
0
0
2000
Voi vorbi
00:14
about a tiny, little idea.
1
2000
3000
despre o idee măruntă.
00:17
And this is about shifting baseline.
2
5000
4000
Anume, alterarea stării de referință.
00:21
And because the idea can be explained in one minute,
3
9000
4000
Și fiindcă ideea poate fi explicată într-un minut,
00:25
I will tell you three stories before
4
13000
3000
voi spune înainte 3 povești
00:28
to fill in the time.
5
16000
2000
să umplu timpul.
00:30
And the first story
6
18000
2000
Prima poveste este
00:32
is about Charles Darwin, one of my heroes.
7
20000
3000
despre Charles Darwin, unul din eroii mei.
00:35
And he was here, as you well know, in '35.
8
23000
3000
El a fost aici, după cum bine știți, în `35.
00:38
And you'd think he was chasing finches,
9
26000
2000
Poate credeți că alerga după cintezoi,
00:40
but he wasn't.
10
28000
2000
însă nu era așa.
00:42
He was actually collecting fish.
11
30000
2000
El de fapt aduna pești.
00:44
And he described one of them
12
32000
2000
Și descria pe unul din aceștia
00:46
as very "common."
13
34000
2000
ca fiind foarte „comun”.
00:48
This was the sailfin grouper.
14
36000
2000
Era șalăul de mare.
00:50
A big fishery was run on it
15
38000
2000
A fost pescuit abuziv
00:52
until the '80s.
16
40000
3000
până în anii `80.
00:55
Now the fish is on the IUCN Red List.
17
43000
3000
Acum e specie amenințată pe Lista Roșie IUCN.
00:58
Now this story,
18
46000
2000
Această poveste
01:00
we have heard it lots of times
19
48000
3000
am auzit-o de multe ori,
01:03
on Galapagos and other places,
20
51000
2000
despre Galapagos și alte locuri,
01:05
so there is nothing particular about it.
21
53000
3000
așadar nimic deosebit.
01:08
But the point is, we still come to Galapagos.
22
56000
3000
Dar încă vizităm Insulele Galapagos.
01:11
We still think it is pristine.
23
59000
3000
Încă o considerăm o zonă pură.
01:14
The brochures still say
24
62000
3000
Broșurile încă spun
01:17
it is untouched.
25
65000
2000
că e o zonă neatinsă.
01:19
So what happens here?
26
67000
3000
Deci ce se întâmplă aici?
01:22
The second story, also to illustrate another concept,
27
70000
3000
A 2-a poveste ilustrează un alt concept,
01:25
is called shifting waistline.
28
73000
2000
numit modificarea taliei.
01:27
(Laughter)
29
75000
3000
(Râsete)
01:30
Because I was there in '71,
30
78000
2000
Am fost acolo în `71,
01:32
studying a lagoon in West Africa.
31
80000
2000
am explorat o lagună din Africa de Vest.
01:34
I was there because I grew up in Europe
32
82000
3000
Am mers acolo fiindcă am crescut în Europa
01:37
and I wanted later to work in Africa.
33
85000
2000
și mi-am dorit ulterior să lucrez în Africa.
01:39
And I thought I could blend in.
34
87000
2000
Credeam că mă puteam adapta.
01:41
And I got a big sunburn,
35
89000
2000
Dar am făcut niște arsuri grave
01:43
and I was convinced that I was really not from there.
36
91000
3000
și m-am convins că nu aparțineam locului.
01:46
This was my first sunburn.
37
94000
2000
Au fost primele mele arsuri.
01:48
And the lagoon
38
96000
3000
Iar laguna
01:51
was surrounded by palm trees,
39
99000
2000
era înconjurată de palmieri,
01:53
as you can see, and a few mangrove.
40
101000
2000
după cum vedeți și câțiva manglieri.
01:55
And it had tilapia
41
103000
2000
Creștea acolo peștele tilapia,
01:57
about 20 centimeters,
42
105000
2000
având vreo 20 cm,
01:59
a species of tilapia called blackchin tilapia.
43
107000
2000
o specie de tilapia numită tilapia mango.
02:01
And the fisheries for this tilapia
44
109000
2000
Pescuitul de tilapia
02:03
sustained lots of fish and they had a good time
45
111000
3000
era abundent, mergea foarte bine
02:06
and they earned more than average
46
114000
2000
și se câștiga peste venitul mediu
02:08
in Ghana.
47
116000
2000
din Ghana.
02:10
When I went there 27 years later,
48
118000
3000
Când m-am întors acolo 27 de ani mai târziu,
02:13
the fish had shrunk to half of their size.
49
121000
3000
dimensiunea peștilor scăzuse la jumătate.
02:16
They were maturing at five centimeters.
50
124000
2000
Peștii maturi erau la 5 cm.
02:18
They had been pushed genetically.
51
126000
2000
Fuseseră forțați genetic.
02:20
There were still fishes.
52
128000
2000
Încă se mai pescuia.
02:22
They were still kind of happy.
53
130000
2000
Erau încă oarecum mulțumiți.
02:24
And the fish also were happy to be there.
54
132000
5000
Și peștii erau mulțumiți să trăiască acolo.
02:29
So nothing has changed,
55
137000
2000
Așadar, nimic nu se schimbase,
02:31
but everything has changed.
56
139000
2000
totuși totul se schimbase.
02:33
My third little story
57
141000
2000
A 3-a scurtă poveste
02:35
is that I was an accomplice
58
143000
2000
arată cum am fost complice
02:37
in the introduction of trawling
59
145000
2000
la introducerea pescuitului cu traul
02:39
in Southeast Asia.
60
147000
2000
în Asia de Sud-Est.
02:41
In the '70s -- well, beginning in the '60s --
61
149000
3000
În anii `70 -- de fapt începând în anii `60,
02:44
Europe did lots of development projects.
62
152000
3000
Europa a avut multe proiecte de dezvoltare.
02:47
Fish development
63
155000
2000
Dezvoltarea pescuitului
02:49
meant imposing on countries
64
157000
2000
a însemnat impunerea în statele
02:51
that had already 100,000 fishers
65
159000
3000
care deja pescuiau 100.000 de pești
02:54
to impose on them industrial fishing.
66
162000
3000
impunerea pescuitului industrial.
02:57
And this boat, quite ugly,
67
165000
2000
Vasul acesta destul de urât
02:59
is called the Mutiara 4.
68
167000
2000
se numește Mutiara 4.
03:01
And I went sailing on it,
69
169000
2000
Am navigat cu el,
03:03
and we did surveys
70
171000
3000
am făcut studii
03:06
throughout the southern South China sea
71
174000
3000
în sudul mării Chinei de Sud
03:09
and especially the Java Sea.
72
177000
2000
și mai ales în Marea Java.
03:11
And what we caught,
73
179000
2000
Ce prindeam
03:13
we didn't have words for it.
74
181000
2000
era imposibil de descris în cuvinte.
03:15
What we caught, I know now,
75
183000
3000
Ce prindeam, știu acum,
03:18
is the bottom of the sea.
76
186000
2000
provenea de pe fundul mării.
03:20
And 90 percent of our catch
77
188000
2000
90% din captură
03:22
were sponges,
78
190000
2000
erau spongieri,
03:24
other animals that are fixed on the bottom.
79
192000
3000
alte animale care stau pe fund.
03:27
And actually most of the fish,
80
195000
2000
Și de fapt majoritatea peștilor,
03:29
they are a little spot on the debris,
81
197000
2000
o mică pată în toate aceste resturi,
03:31
the piles of debris, were coral reef fish.
82
199000
3000
munți de resturi, erau pești din recifele de corali.
03:34
Essentially the bottom of the sea came onto the deck
83
202000
2000
Practic, aduceam pe puntea vasului fundul mării,
03:36
and then was thrown down.
84
204000
2000
ca apoi să-l aruncăm.
03:38
And these pictures are extraordinary
85
206000
3000
Aceste fotografii sunt extraordinare
03:41
because this transition is very rapid.
86
209000
3000
fiindcă tranziția e foarte rapidă.
03:44
Within a year, you do a survey
87
212000
3000
Timp de un an facem un studiu,
03:47
and then commercial fishing begins.
88
215000
2000
după care începe pescuitul comercial.
03:49
The bottom is transformed
89
217000
2000
Fundul mării e transformat,
03:51
from, in this case, a hard bottom or soft coral
90
219000
3000
în cazul de față dintr-un bazin tare sau moale de corali,
03:54
into a muddy mess.
91
222000
3000
într-o mizerie noroioasă.
03:57
This is a dead turtle.
92
225000
2000
Asta e o țestoasă moartă.
03:59
They were not eaten, they were thrown away because they were dead.
93
227000
3000
N-au fost mâncate, ci aruncate fiindcă erau moarte.
04:02
And one time we caught a live one.
94
230000
2000
Odată am prins una vie.
04:04
It was not drowned yet.
95
232000
2000
Încă nu se înecase.
04:06
And then they wanted to kill it because it was good to eat.
96
234000
3000
Și au vrut s-o omoare fiindcă era bună de mâncat.
04:09
This mountain of debris
97
237000
3000
Acest munte de resturi
04:12
is actually collected by fishers
98
240000
3000
e de fapt creat de pescari
04:15
every time they go
99
243000
2000
de fiecare dată când se duc
04:17
into an area that's never been fished.
100
245000
2000
într-o zonă în care nu s-a mai pescuit.
04:19
But it's not documented.
101
247000
2000
Dar asta nu se documentează nicăieri.
04:21
We transform the world,
102
249000
2000
Transformăm lumea,
04:23
but we don't remember it.
103
251000
2000
însă nu ținem minte.
04:25
We adjust our baseline
104
253000
3000
Ajustăm starea de referință
04:28
to the new level,
105
256000
2000
la noul nivel
04:30
and we don't recall what was there.
106
258000
4000
și nu ne mai amintim ce era acolo.
04:34
If you generalize this,
107
262000
2000
Dacă generalizăm această situație,
04:36
something like this happens.
108
264000
2000
se întâmplă ceva de genul acesta.
04:38
You have on the y axis some good thing:
109
266000
3000
Pe axa Y avem un parametru bun:
04:41
biodiversity, numbers of orca,
110
269000
3000
biodiversitatea, numărul de orci,
04:44
the greenness of your country, the water supply.
111
272000
3000
zonele împădurite ale țării voastre, resursele de apă.
04:47
And over time it changes --
112
275000
2000
Iar cu timpul situația se schimbă.
04:49
it changes
113
277000
2000
Se schimbă
04:51
because people do things, or naturally.
114
279000
2000
fiindcă oamenii acționează natural.
04:53
Every generation
115
281000
2000
Fiecare generație
04:55
will use the images
116
283000
2000
va folosi imaginile
04:57
that they got at the beginning of their conscious lives
117
285000
3000
pe care le-a văzut la începutul vieții sale conștiente
05:00
as a standard
118
288000
2000
drept standard
05:02
and will extrapolate forward.
119
290000
2000
și va continua să le extrapoleze.
05:04
And the difference then,
120
292000
2000
Iar apoi, diferența dintre ele
05:06
they perceive as a loss.
121
294000
2000
o percep drept pierdere.
05:08
But they don't perceive what happened before as a loss.
122
296000
3000
Dar nu percep ce s-a întâmplat anterior drept pierdere.
05:11
You can have a succession of changes.
123
299000
2000
Se produce o succesiune de schimbări.
05:13
At the end you want to sustain
124
301000
3000
Până la urmă vrem să menținem
05:16
miserable leftovers.
125
304000
3000
niște resturi jalnice.
05:19
And that, to a large extent, is what we want to do now.
126
307000
3000
Și asta, într-o măsură, vrem să facem acum.
05:22
We want to sustain things that are gone
127
310000
3000
Vrem să menținem lucruri care au dispărut
05:25
or things that are not the way they were.
128
313000
4000
sau care nu mai sunt cum erau.
05:29
Now one should think
129
317000
2000
Ai crede
05:31
this problem affected people
130
319000
2000
că o astfel de problemă a afectat oamenii,
05:33
certainly when in predatory societies,
131
321000
4000
cu siguranță în societățile prădătoare,
05:37
they killed animals
132
325000
2000
omorau animalele
05:39
and they didn't know they had done so
133
327000
2000
și își dădeau seama că au făcut-o,
05:41
after a few generations.
134
329000
2000
abia după câteva generații.
05:43
Because, obviously,
135
331000
3000
Fiindcă, în mod evident,
05:46
an animal that is very abundant,
136
334000
5000
o specie animală numeroasă,
05:51
before it gets extinct,
137
339000
3000
înainte să dispară
05:54
it becomes rare.
138
342000
3000
devine rară.
05:57
So you don't lose abundant animals.
139
345000
3000
Nu pierdem animalele numeroase.
06:00
You always lose rare animals.
140
348000
2000
Pierdem întotdeauna animalele rare.
06:02
And therefore they're not perceived
141
350000
2000
Și astfel nu percepem acest lucru
06:04
as a big loss.
142
352000
2000
drept o pierdere mare.
06:06
Over time,
143
354000
2000
În timp,
06:08
we concentrate on large animals,
144
356000
2000
ne concentrăm asupra animalelor mari,
06:10
and in a sea that means the big fish.
145
358000
2000
iar în mare asta înseamnă peștii mari.
06:12
They become rarer because we fish them.
146
360000
3000
Devin tot mai rari fiindcă îi pescuim.
06:15
Over time we have a few fish left
147
363000
2000
Cu timpul rămân doar câțiva
06:17
and we think this is the baseline.
148
365000
3000
și credem că asta e starea de referință.
06:20
And the question is,
149
368000
2000
Întrebarea este
06:22
why do people accept this?
150
370000
5000
de ce acceptă oamenii asta?
06:27
Well because they don't know that it was different.
151
375000
3000
Fiindcă nu știu că înainte lucrurile erau altfel.
06:30
And in fact, lots of people, scientists,
152
378000
3000
De fapt, mulți oameni, cercetători,
06:33
will contest that it was really different.
153
381000
2000
contestă că situația era într-adevăr alta.
06:35
And they will contest this
154
383000
2000
Și contestă acest fapt
06:37
because the evidence
155
385000
2000
fiindcă dovezile
06:39
presented in an earlier mode
156
387000
5000
prezentate anterior
06:44
is not in the way
157
392000
3000
nu sunt conform
06:47
they would like the evidence presented.
158
395000
2000
cu dovezile pe care vor să le prezinte.
06:49
For example,
159
397000
2000
De exemplu,
06:51
the anecdote that some present,
160
399000
2000
povestea pe care o istorisesc unii,
06:53
as Captain so-and-so
161
401000
2000
că un căpitan
06:55
observed lots of fish in this area
162
403000
3000
a observat mulți pești în zonă
06:58
cannot be used
163
406000
2000
nu poate fi folosită
07:00
or is usually not utilized by fishery scientists,
164
408000
3000
sau de obicei nu e folosită de cercetătorii din pescuit,
07:03
because it's not "scientific."
165
411000
2000
fiindcă nu e „științifică”.
07:05
So you have a situation
166
413000
2000
Și așa ne trezim în situația
07:07
where people don't know the past,
167
415000
3000
în care oamenii nu cunosc trecutul,
07:10
even though we live in literate societies,
168
418000
3000
deși trăim în societăți citite,
07:13
because they don't trust
169
421000
2000
fiindcă n-au încredere
07:15
the sources of the past.
170
423000
3000
în sursele din trecut.
07:18
And hence, the enormous role
171
426000
3000
Observăm de aici rolul uriaș
07:21
that a marine protected area can play.
172
429000
2000
pe care îl poate juca o zonă marină protejată.
07:23
Because with marine protected areas,
173
431000
3000
Fiindcă prin zonele marine protejate
07:26
we actually recreate the past.
174
434000
4000
de fapt recreăm trecutul.
07:30
We recreate the past that people cannot conceive
175
438000
3000
Recreăm trecutul pe care oamenii nu-l mai pot concepe
07:33
because the baseline has shifted
176
441000
2000
fiindcă starea de referință s-a schimbat
07:35
and is extremely low.
177
443000
2000
și a ajus extrem de deteriorată.
07:37
That is for people
178
445000
2000
Asta e valabil pentru
07:39
who can see a marine protected area
179
447000
5000
cei ce pot vedea o zonă marină protejată
07:44
and who can benefit
180
452000
2000
și pot beneficia
07:46
from the insight that it provides,
181
454000
3000
din profunda înțelegere câștigată
07:49
which enables them to reset their baseline.
182
457000
4000
care le permite să reseteze starea de referință.
07:53
How about the people who can't do that
183
461000
2000
Cum rămâne cu cei ce nu pot vedea
07:55
because they have no access --
184
463000
2000
fiindcă nu au acces --
07:57
the people in the Midwest for example?
185
465000
3000
cum ar fi cei din centrul SUA
08:00
There I think
186
468000
2000
Pentru ei cred că
08:02
that the arts and film
187
470000
2000
arta și filmul
08:04
can perhaps fill the gap,
188
472000
2000
pot reduce handicapul --
08:06
and simulation.
189
474000
2000
și prin simulări.
08:08
This is a simulation of Chesapeake Bay.
190
476000
3000
Asta e o simulare pentru Chesapeake Bay.
08:11
There were gray whales in Chesapeake Bay a long time ago --
191
479000
2000
Existau balene gri în Chesapeake Bay cu mult timp în urmă --
08:13
500 years ago.
192
481000
2000
acum 500 de ani.
08:15
And you will have noticed that the hues and tones
193
483000
3000
Observați că nuanțele și culorile
08:18
are like "Avatar."
194
486000
2000
sunt ca în „Avatar”.
08:20
(Laughter)
195
488000
2000
(Râsete)
08:22
And if you think about "Avatar,"
196
490000
2000
Dacă vă gândiți la „Avatar”,
08:24
if you think of why people were so touched by it --
197
492000
3000
dacă vă gândiți de ce a impresionat acest film --
08:27
never mind the Pocahontas story --
198
495000
4000
fără să mai menționăm Pocahontas --
08:31
why so touched by the imagery?
199
499000
4000
de ce sunt oamenii așa impresionați de imagini?
08:35
Because it evokes something
200
503000
3000
Fiindcă evocă ceva
08:38
that in a sense has been lost.
201
506000
2000
pe care într-un fel le-am pierdut.
08:40
And so my recommendation,
202
508000
2000
Așadar, recomandarea mea,
08:42
it's the only one I will provide,
203
510000
2000
singura pe care o voi face,
08:44
is for Cameron to do "Avatar II" underwater.
204
512000
5000
e ca regizorul Cameron să filmeze „Avatar 2” sub apă.
08:49
Thank you very much.
205
517000
2000
Mulțumesc frumos.
08:51
(Applause)
206
519000
2000
(Aplauze)
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Pauly - Fisheries biologistDaniel Pauly is the principal investigator at the Sea Around Us Project, which studies the impact of the world's fisheries on marine ecosystems. The software he's helped develop is used around the world to model and track the ocean.
Why you should listen
Daniel Pauly heads the Sea Around Us Project, based at the Fisheries Centre, at the University of British Columbia. Pauly has been a leader in conceptualizing and codeveloping software that’s used by ocean experts throughout the world. At the Sea Around Us and in his other work, he’s developing new ways to view complex ocean data.
Pauly’s work includes the Ecopath ecological/ecosystem modeling software suite; the massive FishBase, the online encyclopaedia of fishes; and, increasingly, the quantitative results of the Sea Around Us Project.
Daniel Pauly | Speaker | TED.com